하고 싶은 건 하면 되지

ISLR 5.4 Exercises 5번 문제를 풀다가 마주친 개념이다. 문제 Obtain a prediction of default status for each individual in the validation set by computing the posterior probability of default for that individual, and classifying the individual to the default category if the posterior probability is greater than 0.5. validation set의 각 개인에 대한 default 사후 확률을 계산하고 사후 확률이 0.5보다 큰 경우 해당 개인을 default 카테고리로 분류하여 default 상태..

ISLR 5.4 Exercises 에서 5번 문제를 풀다가 배우게 된 내용이다. validation 을 진행하기 위해 전체 데이터를 1) train 데이터와 2) validation 데이터로 나누고자 한다. (test 데이터도 만들 수 있지만 여기서는 이렇게 두 가지만 사용하는 것이 가정이다.) 아래와 같이 만들어주면 된다. train

glm() 함수에서 glm이란? Generalized Linear Model, 일반화 선형 모형이라는 뜻이다. 회귀 분석이나 분산 분석은 종속 변수가 정규분포인 연속형 변수이다. 하지만 종속 변수가 정규분포라고 가정할 수 없는 경우도 있으며 범주형 변수가 종속 변수인 경우도 있다. - 종속 변수가 범주형인 경우: 이항 변수나 다항 변수인 경우, 정규분포라고 할 수 없다. - 종속 변수가 count인 경우: 값이 매우 제한적이며 음수가 되지 않고 정규분포라고 할 수 없다. (ex. 하루에 그루밍하는 횟수) 즉, 종속 변수가 정규분포를 따르지 않는 경우에 쓰는 모형이고 선형으로 모델링 해주는 함수이다. (참고 사이트: https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/41074..

Quantitative Data Quantitative data refers to any information that can be quantified, counted or measured, and given a numerical value. - 세거나 측정될 수 있는, 숫자로 표현된 데이터 Qualitative Data Qualitative data is descriptive in nature, expressed in terms of language rather than numerical values. - 언어로 표현되는 데이터(숫자로 표현할 수 없는 데이터) Categorical vs. Numerical 과 헷갈렸다. Quantitative ~ Numerical Categorical ~ Qualita..

# 이화여자대학원 데이터사이언스 학과 재학 중입니다. # 직장인을 위한 특수대학원입니다. 방학 때 분명 많은 것을 한다고 다짐했지만 시간은 정말 빠르다. ^^;.... Streamlit 정도만 깨작깨작하다가 방학이 다 끝나버렸다. 원래 목표는 Kaggle 까지 도전해보는 거였는데 아쉽 ㅠ 그래도 2학기를 열심히 다녀보고자 한다! (대충 놀면서 다닌 1학기를 반성하며...) 특히 2학기 수업의 경우, 정말 모르는 내용들로만 구성되었기 때문에 열심히 하지 않으면 찍을 수 조차 없을 내용들이다 ㅎㅎ 공부한 내용들을 적더라도 꾸준히 블로그에 올려보고자 한다!! 으자자쟈!!